System Prompts con Markdown

Los system prompts (o prompts de sistema) son instrucciones que definen el comportamiento de un chatbot de IA antes de que el usuario interactúe con él. La sintaxis Markdown es el formato estándar para escribir system prompts claros y bien estructurados.

Qué es un system prompt

Un system prompt es un mensaje especial que se envía al modelo de IA para definir su comportamiento, personalidad y restricciones. A diferencia de los mensajes normales del usuario, el system prompt se configura una vez y permanece activo durante toda la conversación.

Los system prompts se utilizan tanto en las APIs de los modelos de IA (como las de OpenAI, Anthropic o Google) como en herramientas de IA que utilizan archivos Markdown como configuración, como los archivos CLAUDE.md de Claude Code o los archivos .cursorrules de Cursor.

Estructura básica

Un system prompt efectivo suele incluir las siguientes secciones, organizadas con encabezados Markdown:

# Rol
Eres un asistente experto en desarrollo web especializado
en React y TypeScript.

# Objetivo
Tu objetivo es ayudar a los desarrolladores a escribir
código limpio, eficiente y bien documentado.

# Instrucciones
- Responde siempre en español.
- Incluye ejemplos de código cuando sea posible.
- Explica los conceptos de forma clara y concisa.
- Si no estás seguro de algo, indícalo.

# Restricciones
- No generes código inseguro.
- No uses librerías obsoletas.
- Limita tus respuestas a un máximo de 500 palabras.

# Formato de respuesta
- Usa encabezados para organizar las secciones.
- Incluye bloques de código con el lenguaje especificado.
- Usa listas para enumerar pasos o requisitos.

Definir el rol

La sección de rol establece quién es el asistente y qué conocimientos tiene. Usa negritas para enfatizar los aspectos más importantes:

# Rol
Eres un **revisor de código senior** con más de 10 años de
experiencia en:
- Arquitectura de software
- Patrones de diseño
- Optimización de rendimiento
- Seguridad en aplicaciones web

Instrucciones con listas

Las listas son la mejor forma de definir instrucciones claras y no ambiguas:

# Instrucciones
1. Analiza el código que te proporcione el usuario.
2. Identifica problemas de rendimiento, seguridad y
   mantenibilidad.
3. Proporciona sugerencias de mejora con ejemplos.
4. Prioriza las sugerencias por impacto.

## Lo que NO debes hacer
- No reescribas todo el código, solo sugiere cambios.
- No uses patrones excesivamente complejos.
- No asumas el stack tecnológico si no se especifica.

Ejemplos con bloques de código

Incluir ejemplos en el system prompt ayuda al modelo a entender el formato esperado. Usa bloques de código para mostrar el formato de entrada y salida:

# Formato de respuesta

Cuando el usuario te pida revisar código, responde con
este formato:

```
## Resumen
[Breve resumen del análisis]

## Problemas encontrados
1. **[Nombre del problema]**: [Descripción]
   - Severidad: [Alta/Media/Baja]
   - Solución sugerida: [Código o explicación]

## Código mejorado
[Versión mejorada del código]
```

Archivos Markdown como system prompts

Algunas herramientas de IA utilizan archivos Markdown como system prompts. Estos son los más comunes:

CLAUDE.md: Archivo de configuración utilizado por Claude Code para definir el comportamiento del agente en un proyecto. Se coloca en la raíz del proyecto.
.cursorrules: Archivo utilizado por el editor Cursor para personalizar el comportamiento del asistente de IA integrado.
System prompts en APIs: Al usar las APIs de OpenAI, Anthropic o Google, el system prompt se envía como un mensaje con el rol system.

Consejos

Sé específico: Cuanto más específico sea el system prompt, mejores serán las respuestas.
Usa Markdown consistente: Mantén el mismo estilo de formato a lo largo de todo el system prompt.
Incluye ejemplos: Los ejemplos son la mejor forma de mostrar al modelo lo que esperas.
Itera y mejora: Prueba diferentes versiones del system prompt y ajústalo según los resultados.

Para más información sobre cómo usar Markdown en prompts regulares, consulta la guía de Markdown en prompts. Para técnicas avanzadas, consulta la guía de prompt engineering.